31. Применение знаний в процессе обучения. (лучше прочитать гл. 19)

Принцип состоит в том, что должны проектироваться агенты, которые уже кое-что знают и пытаются освоить в процессе обучения некоторую дополнительную информацию.

Если должен быть создан автономный обучающийся агент, который использует фоновые знания, то в этом агенте необходимо предусмотреть некоторый метод получения в первую очередь фоновых знаний, для того, чтобы их можно было использовать в новых эпизодах обучения. Применяемый при этом метод сам должен представлять собой процесс обучения. Поэтому история существования агента должен быть таковой, чтобы ее можно было охарактеризовать как поступательное, или инкрементное, развитие. Разумеется, что агент может начать свое существование без какого-либо запаса знаний, осуществляя индуктивные выводы в условиях отсутствия знаний, как и добрая старая программа чисто индуктивного вывода. Но как только агент съест плод с Древа познания, он не будет больше обязан заниматься подобными примитивными рассуждениями, а должен использовать свои фоновые знания для все более эффективного обучения.

Основные идеи:

• Успешное применение априорных знаний в обучении показывает, что еще более перспективным является кумулятивное обучение, в котором обучающиеся агенты повышают свою способность к обучению по мере того, как приобретают все больше и больше знаний.

• Априорные знания способствуют обучению, поскольку позволяют устранят ошибочные гипотезы, которые в ином случае считались бы совместимыми, а также "дополнять" объяснения примерами, что приводит к созданию более коротких гипотез. Такие возможности часто позволяют добиться ускоренного обучения с помощью меньшего количества примеров.

• Априорные знания могут выполнять различные функции в логическом выводе, а описания этих функций, выраженные в форме ограничений логического следствия, позволяют определить целый ряд разнообразных методов обучения.

• В методе обучения на основе объяснения предусматривается извлечение общих правил из отдельных примеров путем формирования объяснений для этих примеров и обобщения объяснений. Метод EBL представляет собой дедуктивный метод, с помощью которого знания основных принципов преобразуются в полезные, эффективные экспертные знания специального назначения.

• В методе обучения с учетом релевантности используются априорные знания в форме определений для выявления релевантных атрибутов, что приводит к созданию уменьшенного пространства гипотез и ускорению обучения. Метод обеспечивает также создание дедуктивных обобщений на основе отдельных примеров.

• В методе индуктивного обучения на основе знаний предусматривается поиск индуктивных гипотез, позволяющих объяснять множества результатов наблюдений с помощью фоновых знаний.

• В методах индуктивного логического программирования метод индуктивного обучения на основе знаний применяется к знаниям, выраженным в логике первого порядка. Такие методы позволяют получать в процессе обучения такие реляционные знания, которое не могут быть выражены в системах на основе атрибутов.

• Индуктивное логическое программирование может осуществляться в рамках нисходящего подхода, в котором осуществляется уточнение очень общего правила, или восходящего подхода, обратного по отношению к процессу дедуктивного логического вывода.

• С помощью методов индуктивного логического программирования естественным путем вырабатываются новые предикаты, с помощью которых могут быть выражены новые емкие теории, поэтому они открывают возможность создания систем формирования научных теорий общего назначения.